Jev / TypeSafe AI
Jev を初めて使う方はこちらから。3種類の回答、Jev に判断させられる内容、大きなワークフローにつなぐ前に小さなタスクを試す方法を確認できます。
初めての分類またはルーティングタスクをテストする
01 / JEV
返金を求めるメールが届いたとします。誰かが返信を書く前に、そのメールを請求、サポート、営業のどこに回すべきかをシステムが判断する必要があります。Jev は、あらかじめ定義した選択肢からそのような判断を下せます。結果をどう扱うかは、引き続きアプリケーションが決めます。
Choiceは定義済みの選択肢から選び、確率と信頼度を返します。
Scoreは定義済みのレベルに基づいて評価し、分布と信頼度を返します。
Noulは命題に対する0から1までの確率を返します。
02 / Jev · ツールと統合
これらのツールは、それぞれ異なる役割を担います。SDK はモデルを呼び出し、ゲートウェイは別のアクセス経路を提供し、エージェントスキルはアプリケーションの作成を支援します。実例、設定手順、トレードオフを確認するには、各ガイドを開いてください。
Jev を初めて使う方はこちらから。3種類の回答、Jev に判断させられる内容、大きなワークフローにつなぐ前に小さなタスクを試す方法を確認できます。
初めての分類またはルーティングタスクをテストする
データ処理やバックエンドがすでに Python で動いているなら、これが直接的な方法です。質問の準備、結果の扱い、人が付けたラベルとの比較テストについて説明します。
Pythonサービス、データパイプライン、評価スクリプト
Node.js や TypeScript のアプリケーションには、公式クライアントを使うと既存コードの近くに判断処理を置けます。サーバー上のどこに組み込むか、型がどう役立つかを確認できます。
JavaScriptおよびTypeScriptのサーバーアプリケーション
すでに OpenRouter で複数のモデルを管理していますか?そのアクセス経路を使い続けられますが、Jev は decisions インターフェースを利用します。リクエストで何が変わるかをガイドで説明します。
すでにOpenRouterを通じてモデルを管理しているチーム
アプリケーションで AI SDK や AI Gateway を使っている場合、Jev をその構成に組み込めます。どのインターフェースを選ぶべきか、また例のバージョンが重要な理由を確認してください。
すでにVercel AI SDKを使用しているアプリケーション
Workers 上で動くサービスには、Cloudflare AI から Jev に接続できます。バインディングが処理する範囲、コード側に残る処理、アクセス確認の方法を説明します。
Cloudflare Workersアプリケーション内の意思決定ステップ
既存のチェーンやエージェントの中で、範囲を限定した判断に Jev を使えます。ルーティングの手順と、分類だけではアクションを許可できない理由を説明します。
既存のエージェントワークフローに意思決定ステップを追加する
これらのスキルは、コーディングアシスタントにプロジェクトの指針を与えます。何の構築を支援するのか、またスキルをインストールしてもモデルへの接続や実行は行われない理由を確認してください。
コーディングアシスタントを使って構築する
各ガイドでは Jev への接続方法を説明し、ToolAI の関連資料へのリンクと、公式プロジェクトへ進む明確な案内を掲載しています。
8つすべてのツールを使う必要はありません。まず、チームがすでに理解している言語、ホスティングプラットフォーム、フレームワークから始め、タスクに必要なものだけを追加してください。
Jev の概要を読み、明示的に少数の回答を用意した質問を試してください。たとえば、どのチームがメッセージを読むべきかを判断する単一のタスクなら、完全なエージェントより簡単に確認できます。
対応する公式 SDK を使って TypeSafe を直接呼び出します。コードがコンテキストを準備し、型付きの回答を読み、エラーを処理します。これにより、リクエスト経路を分かりやすく保てます。
OpenRouter、Vercel、Cloudflare にはドキュメント化された経路があります。利用するアカウント、プロバイダーが求めるインターフェース、現在の料金条件を確認してください。これらは代替経路なので、連結して使う必要はありません。
LangChain を使えば、すでに実行しているワークフローに分類器を組み込めます。Agent Skills は別の目的に使います。コーディングアシスタントによるアプリケーション設計を支援するものです。どちらも、ビジネスコードにある権限管理の代わりにはなりません。
03 / 意思決定ワークフロー
まずは、人が返信対応を続ける間にカテゴリーを提案させる方法がおすすめです。以下の例は実装案を説明するもので、ToolAI Mail の機能を有効にするものではありません。
各カテゴリーの意味を書き出します。「顧客からの問い合わせ」は、製品の購入に関する質問を指す場合があります。「既存顧客」には、アカウントや注文との一致などの根拠が必要です。どのカテゴリーにも当てはまらないメッセージの経路も用意してください。
すでに誰かが確認したメッセージを集めます。モデルのラベルをその回答と比較し、営業文句が本当の問い合わせに似ている場合は特に注意します。受信する各言語でテストしてください。
まずは、提案ラベルと確認理由を追加します。送信者を顧客として扱う前に、アカウントや注文の記録と結果を照合してください。よくある間違いが分かってから、追加のアクションを接続します。
| メッセージの内容 | 確認すべきこと | 妥当な次のステップ |
|---|---|---|
| 「先月、チームプランを購入しました。席を追加できますか?」 | 購入したという申告はありますが、メールだけではアカウントとの関係を証明できません。 | 送信者をアカウントや注文の記録と照合し、営業またはカスタマーサクセスのキューを提案します。 |
| 「あなたのウェブサイトを、権威の高いブログ200件に掲載できます。」 | 「パートナーシップ」などの言葉を使っていても、バックリンク販売の営業である可能性が高いメッセージです。 | マーケティングまたはバックリンク販売のラベルを提案します。曖昧なメッセージは除外する前に確認してください。 |
| 「支払いは完了しましたが、サービスを使えません。」 | このメッセージには、アクセスの問題と請求に関する主張が含まれています。 | アカウントと支払いを確認し、関連するコンテキストを添えてサポートに振り分けます。 |
モデルが付けたラベルと、ビジネス上の事実は別のものです。本当の顧客を見つけるには、メールの内容と、すでに保有している記録を組み合わせてください。記録がない場合や内容が一致しない場合は、メッセージを確認対象として残します。
CHOICE / 0.88
このサンプルのChoice結果の信頼度は0.88です。しきい値を動かして、ルーティングルールがどのように変わるか確認してください。
説明用の例です。信頼度は正確性を保証するものではありません。独自の評価データを使ってしきい値を選択してください。
04 / TOOLAI
モデル、コード、背景情報をひとつの場所で。
05 / FAQ
Jevが返すのは生成された文章ではなく、型付きの意思決定です。カテゴリの選択、条件の評価、項目のスコアリングに使用し、返信の作成には別の生成モデルまたは担当者を使用してください。
いいえ。英語はJevの主要な学習言語です。中国語やその他の言語については、ご自身のワークロードから代表的な例を使って評価してください。
公式サービスでは入力トークンに対して料金が発生します。出力が無料でも、リクエストが無料とは限りません。SDKはAPIクライアントであり、ダウンロード可能なモデルの重みではありません。選択したプロバイダーの現在の料金とアクセス条件を確認してください。
いいえ。結果が必要な型に一致していても、誤っている可能性があります。評価用サンプルを保持し、不確かなケースをレビューし、アプリケーションコードで権限とフォールバック動作を定義してください。
詳しいガイドには、2026-09-25 に確認した公式情報源が含まれています。掲載されている例は推奨ワークフローであり、測定済みの性能結果ではありません。